Cuando se trata de mantener altos niveles de servicio al cliente en el mundo actual, el listón siempre está siendo más alto. Ya sea que trabaje para una empresa orientada al consumidor o para una organización B2B, el constante esfuerzo por anticipar cada necesidad y ofrecer mayor comodidad significa que todos nos hemos convertido en clientes más duros y cada vez más difíciles de complacer. Como lo han demostrado los líderes del mundo B2C, la aplicación de tecnología para aumentar la satisfacción del cliente ha ido mucho más allá de aumentar la eficiencia y la capacidad de respuesta para anticipar las necesidades antes de que el cliente las haya articulado completamente.
Eso requiere una forma completamente diferente de aplicar la tecnología para identificar oportunidades y crear una ventaja competitiva. Significa evolucionar de un modo reactivo a un proceso continuamente proactivo de descubrir tendencias y analizar conocimientos a partir de flujos de datos.
Hacerlo requiere algo más que tecnología. Requiere tiempo y energía de empleados capacitados y con conocimientos que tengan valor mucho más allá de las tareas a menudo rutinarias que se les pide que realicen hoy.
Si nos fijamos en las tendencias emergentes en el servicio al cliente, así es como el listón seguirá subiendo durante la próxima década:
El soporte omnicanal, a través de correo electrónico, chat, mensajes de texto, teléfono y redes sociales, a través de interacciones con ventas, marketing y otros clientes, ha creado una gran cantidad de oportunidades y desafíos para muchas empresas. Often, customers jump from one channel to another in an effort to get their voice heard and get the response they want. Gestionar estas interacciones de forma eficaz y aprovechar la gran cantidad de información que contienen seguirá determinando el grado de éxito de cualquier esfuerzo de transformación digital.
Según Gartner, más de la mitad de las organizaciones establecidas (55%) han comenzado a invertir en el potencial de la inteligencia artificial o planean hacerlo. La IA tendrá todo tipo de funciones que desempeñar en lo que respecta al servicio al cliente, incluida la ayuda a transformar los datos de las interacciones con los clientes en mejores conocimientos sobre cómo anticipar mejor las necesidades de los clientes. Eso puede significar saber qué canal es más eficaz para comunicarse con un cliente en particular, o cómo encontrar un agente (o bot) de servicio al cliente que mejor se adapte al estilo de comunicación de un cliente en particular.
En muchos sentidos, la automatización inteligente de procesos puede ayudar a ofrecer un flujo de datos significativos para que los sistemas de inteligencia artificial los analicen y encuentren el tipo de información sobre el servicio al cliente que las empresas buscan para darles una ventaja. Las soluciones de automatización inteligente de procesos se pueden utilizar para extraer datos de contenido no estructurado, como pedidos de ventas, de modo que los datos de compras detallados se capturen rápidamente y se coloquen en sistemas que las herramientas de inteligencia artificial puedan aprovechar. En el pasado, estos datos se encontraban en pedidos de ventas que debían ingresarse manualmente en sistemas de bases de datos. Ahora, con las herramientas IPA para el procesamiento de pedidos, los datos no solo son más oportunos y precisos, sino que también significa que puede reorientar al personal para aprovechar las tendencias de comportamiento de los compradores recientemente descubiertas para brindar un mejor servicio.
La cantidad de canales que los clientes utilizan para comunicarse con su empresa seguirá expandiéndose, incluso cuando los canales existentes se adopten más ampliamente. Hoy en día, es el teléfono, el chat, los mensajes de texto y las redes sociales: ¿quién sabe qué métodos o medios surgirán a continuación? Eso significa que los desafíos que enfrentan las empresas hoy en día para abarcar todas estas interacciones solo aumentarán, a menos que se aborden de una manera que pueda seguir escalando y adaptándose.
Hay muchas cosas que las empresas pueden hacer y muchas oportunidades para mejorar las operaciones y mejorar el servicio al cliente. Sin embargo, en general, los mayores desafíos que enfrentan las empresas están relacionados con la ineficiencia operativa y los desafíos continuos relacionados con la recopilación y el análisis de datos.
Una de las formas más sencillas de abordar estos problemas fundamentales es automatizar las partes más rutinarias y predecibles de su proceso para liberar tiempo y atención de los miembros de su equipo y luego nutrir y desarrollar aún más sus habilidades.
Un ejemplo sencillo que puede conducir a una mayor automatización e innovación es el procesamiento de pedidos de los clientes. La automatización inteligente de procesos que aplica el aprendizaje automático al desafío de extraer datos relevantes de los pedidos de ventas y otros documentos relacionados con los clientes o las ventas puede reducir radicalmente el tiempo y el esfuerzo que las operaciones de ventas y los miembros del equipo de servicio al cliente dedican a manejar documentos e ingresar datos. También les proporciona un acceso más oportuno a esos datos y documentos relacionados, para que puedan responder más fácilmente a las consultas de los clientes.
Más importante aún, esos datos se pueden extraer para proporcionar información adicional sobre el comportamiento de compra y las tendencias de compra para anticipar los niveles de inventario o interactuar de manera proactiva con los clientes para satisfacer sus necesidades.
A partir de ahí, todos los beneficios adicionales de las tecnologías emergentes como la IA entran en juego, porque tienes datos procesables con los que trabajar. A menudo, este es el mayor obstáculo para la inteligencia empresarial y otras innovaciones que comienzan con los datos.
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